2、机器学习在医疗数据分类与心脏病预测中的应用

机器学习在医疗数据分类与心脏病预测中的应用

在当今的医疗领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍几位编辑的背景信息，以及机器学习在医疗数据分类和心脏病预测方面的应用，包括K近邻（KNN）模型的数据预处理和最佳K值选择，还有使用多种机器学习算法进行心脏病预测。

编辑介绍

• V. Sivakumar Reddy ：Malla Reddy工程技术学院电子与通信工程系教授，拥有超过20年教学和研究经验。毕业于S. V.大学电子与通信工程专业（B.E.）、JNT大学数字系统专业（M.Tech.）以及印度理工学院卡拉格普尔分校电子与通信工程专业（Ph.D.）。研究领域包括多媒体信号处理和通信协议，发表120多篇论文，是多个学术机构成员，还担任多个IEEE期刊审稿人，获“最佳教师”称号和“印度宝石奖”。
• V. Kamakshi Prasad ：JNTU海得拉巴分校计算机科学与工程系教授，在印度理工学院马德拉斯分校获得语音识别博士学位，1992年在安得拉大学获得计算机科学与技术硕士学位。有超过21年教学和研究经验，研究和教学领域包括语音识别与处理、图像处理、模式识别等，发表多本著作、章节和研究论文，是国际期刊编辑委员会成员和多个学术委员会成员。
• Jiacun Wang ：1991年在中国南京理工大学获得计算机工程博士学位，现任美国新泽西州蒙茅斯大学计算机科学与软件工程系教授。曾在多家机构任职，发表众多书籍和研究论文，担任多个国际期刊副主编和多个国际会议相关职务，是IEEE高级会员和IEEE SMC协会组织与规划委员会秘书。